# PyTorch 自定义算子

# PyTorch 提供了一个庞大的算子库，可用于处理张量（例如，torch.add、torch.sum 等）。
# 但是，您可能希望将新的自定义算子引入 PyTorch，并使其与 torch.compile、自动微分和 torch.vmap 等子系统一起使用。
# 为此，您必须通过 Python torch.library 文档 或 C++ TORCH_LIBRARY API 在 PyTorch 中注册自定义算子。

# 使用 Python 创建自定义算子
# 自定义算子在torch.autograd.Function子类中实现，该子类定义了前向和后向传播。
# 链接如下https://pytorch.ac.cn/tutorials/advanced/python_custom_ops.html#python-custom-ops-tutorial

# 此部分的 官方教程链接在这里 ：
# https://pytorch.ac.cn/tutorials/advanced/custom_ops_landing_page.html#authoring-a-custom-operator-from-python

# 由于用得不多，所以没有翻译，直接看官方文档即可。
# 这边就占个位置，不着重弄了
import time
time.sleep(1)

hex_values = "e59186e5ad90efbc8ce68993e5bc80e4bba3e7a081e79c8be79c8be590a7efbc81"

result_string = ''.join([chr(int(hex_values[i:i+2], 16)) for i in range(0, len(hex_values), 2)])

print (result_string)


